Sebastian Raschka 详解从 GPT-2 到 RoPE 的 LLM 位置编码

Sebastian Raschka 系统讲解现代 LLM 编码 token 位置信息的方法，从 GPT-2 的可学习绝对位置嵌入逐步推导到相对位置嵌入 RoPE。文章包含可视化示例、数学推导和 PyTorch 实现，并以 GPT-2 与使用 RoPE 的 MiniMax-M3 对比现代架构的位置编码方案，还汇总了 2026 年开源权重模型的采用情况。